高校圖書館管理中對大數據的應用前景分析

摘要：大數據技術的興起促進了信息化的進步。高校圖書館大量的書籍文獻電子化借閱需要高效管理，大數據技術具有的先進性、高效性、瞬時性適合進行圖書管理。本文通過介紹大數據技術，對高校圖書館管理現狀進行討論，分析了將大數據技術應用在高校圖書管理的前景，供各高校圖書館參考。

關鍵詞：圖書管理;大數據技術;創新應用

信息化技術的進步正推動社會發展，互聯信息時代的到來為人們生活工作提供了極大的便利，各行各業與信息化技術的結合也越來緊密。大數據技術是信息化技術的衍生技術，通過大數據技術能將各類數據集中統計分析，應用在管理工作中可輔助增強工作能力，更直觀對情況進行展示。教育管理應用的優勢也越來越明顯，圖書館作為高校教育工作的重要場所，學生與教師在圖書館內進行搜集資料學習，提供文化服務。越來越多書籍提供電子形式，圖書店也搭建電子借閱平臺，通過大數據分析應用可以幫助圖書館管理完善管理體系，應充分發揮大數據技術的作用。因此對大數據在高校圖書館管理的應用前景進行分析是十分必要的。

大數據起源于美國計算機研究公司，起初用于虛擬存儲大量數據，并能進行數據實時調取、處理，是對傳統信息數據的創新。隨著技術的進步，大數據技術能將大量的數據通過互聯網及時更新，按要求分析數據得到相應結果，屬于信息化時代的產物。大數據技術是將信息存儲為基本功能，承載了大量信息，信息判別處理、分析信息價值、高速傳播信息等為主要應用信息處理方式。大數據技術通過新的處理方式將信息資源決判優化，將復雜多樣化的信息統一整合，形成自身處理分析儲存體系。大數據工作依托于云平臺計算，大數據依靠互聯網的數據云儲存功能，將數據分布處理，避免了利用單一設備處理的局限性，通過云技術在數據庫查詢分布數據，將存儲在云端的數據處理形成大數據技術。因此大數據是能夠將多維數據統一匯集整理，較傳統數據處理技術有明顯的性能提高。

大數據技術具有信息處理大量化、瞬時化、多樣化的特點。單一設備上儲存的數據已達到數百GB以上，互聯網云端存儲量更是多個數據級的提升，數據量隨時間迭代增長。數據處理類型多樣化，既存在結構化數據，又需處理非結構數據，對處理要求較高。數據處理要求以最短的速度完成處理調取任務，信息千變萬化，只有能實時捕捉并處理才能于是俱進，大量數據中可用數據比例較小，因此大數據處理具有精準識別判斷特點是十分重要的。

信息化社會要求信息處理便捷性高，用極短的時間處理數據實現生產力的提高。基于此大數據技術有著廣闊的應前景，操作人員不僅能更全面了解數據背后的內容，對于后續信息累加也能更方便計算。大數據技術原始數據來源廣泛，從互聯終端與手機終端都可直接獲取，在服務器上的數據也能直接生成。如今大數據處理技術已應用于各行各業，對于統計業務、數據保存、后續發展預測都能發揮作用，應用大數據技術成為各行業發展趨勢，提高了行業效率并能有效增長效益，部分企業單位也在積極開展大數據技術工作，越來越依賴大數據工作，電子區塊鏈、云計算的發展加快了大數據推廣，在企業效益管理、環境地質檢測、軟件應用數據等都可借助大數據分析統計，甚至人們在日常生活中也會應用大數據技術，如手機軟件根據用戶使用情況推薦需求產品，大數據在人們工作生活中的普及度也會越來越高。大數據技術除了具有大儲存通量、高效處理能力外，儲存非關系型與非結構型信息速度更快，利用價值高。

高效圖書館數據主要有書籍雜志借閱數據、讀者信息數據、館藏數據等組成，數據種類多樣，數據儲存量大。大數據類型分為結構型、非結構型，高校圖書館中書目分為紙質借閱書目與電子書籍，傳統紙質書籍可通過借閱系統，電子書通過手機客戶端下載，又如高校圖書借閱分為借閱與假期借閱，假期借閱圖書數據保留時間更長，數據整合更分散，普通借閱直接將數據儲存在數據庫中，將數據統一整合存在一定難度。網上文獻閱讀需要借助高校圖書館資源，有條件的高校購入了大量出版方的文獻庫，來自不同國家的文獻庫處理數據類型也不同，數據類型多樣化增加了大數據處理難度。

大數據技術不僅對數據類型分類有要求，還應具備一定數據儲存能力。數據儲存技術也隨著大數據處理需求發展，起初的儲存技術只能滿足服務器端與用戶端相對儲存，無法交叉儲存，且不能通過其他用戶端調取數據，不能滿足高校圖書館管理需求。經過技術發展，儲存容量有所提高，但起初研發成本較高，部分高校圖書館經費有限，且數據庫開源，開放性較高有一定數據泄露的危險。高校圖書館選擇更安全、處理能力更強更穩定的大數據系統。大數據技術的儲存能力與處理能力決定了高校圖書館對圖書節約管理的能力，如何提高數據儲存能力與安全問題成為高校圖書館管理需解決的問題。

高校圖書館管理涉及用戶服務質量，主要服務對象為大學生讀者與教師，服務內容為書目以及文獻的查找，用戶操作分析，為用戶提供數字化服務。讀者在查詢使用時數據處理的速度、準確性都會影響用戶體驗，利用大數據技術完成對用戶服務需求成為圖書館電子化管理服務目標之一。各高校建立的管理系統水平參差不一，大數據統計不全面，服務功能不健全，服務質量差。有效將大數據系統與管理服務結合，為讀者提供更便捷的服務仍是當前大數據應用研究方向之一。

平衡大數據開源與數據安全性是數據網絡的熱門問題。大數據運用的云計算技術易受到外部網路環境的干擾，高校管理系統也容易受到不良用戶的攻擊。大數據結構類型中非結構化數據自身存在系統不成熟性，系統在過載時非結構化數據可能導致數據整體泄露，安全問題是高校大數據管理必須面對的問題。

當高校圖書館用戶量達到一定數目時，用戶數據的增長導致系統防護能力變弱，難以抵御外部環境攻擊，可能部分用戶隱私泄露。用戶端通過獲取權限進而得到用戶位置、性別、年齡等關鍵信息，上傳至云端則會造成不可忽略的影響。大數據帶來便捷的同時也帶來的安全隱患，提高的大數據處理技術同樣應提高安全防護水平。

通過收集讀者數據，將讀者使用習慣及重點檢索書目數據進行統計，可根據數據展開書籍推薦，同類書目的推薦幫助用戶讀者更依賴電子化服務，增加了服務的價值。對于拓展不同類別書目數據，可通過將協同過濾的方式提取數據變化，推薦讀者用戶不同的書籍文獻。利用大數據技術提升服務質量，展現出大數據應用優勢。大數據還可服務于電子圖書整理。在線上閱讀成為大學生讀者新的閱讀方式，將大量的書籍文獻整理為電子書格式是大數據應用之一。通過掃描與整理，大數據的儲存模式擴大了數據庫容量，為讀者提供更豐富的閱讀選擇。應用大數據技術可培養圖書管理人才，具備專業的圖書管理知識，對大數據技術基本掌握。高校應做好專業圖書管理人才引進工作，大數據技術雖能解放勞動力，提供更便捷的閱讀服務，仍需管理人員定期維護，對設定數據進行專業修正，提高對圖書管理人員的工作能力，做好大數據應用管理。

大數據技術可充分利用新媒體的傳播優勢，加強宣傳，搭建新服務平臺，充分發揮大數據管理服務優勢。大數據促進圖書館與文獻出版機構、雜志企業、出版社數字化交流，縮短繁瑣的信息交換工作，盡可能滿足讀者閱讀需求。借閱平臺充分向讀者開放，用戶讀者可將自身需求反饋至平臺。還可將自身圖書資源上傳至客戶端，實現圖書資源共享。在借閱平臺針對文獻書目閱讀情況展開討論，圖書平臺可打造成學術交流新媒介，隨時隨地展開學術交流。通過圖書平臺的搭建，讀者可瀏覽當前熱門書目與文獻。將大數據技術應用在圖書管理，不僅能對龐雜的圖書雜志有序化歸類，也能使借閱過程更加便捷。高校圖書館藏較多，大部分學校開設了電子圖書館，數據可通過大數據儲存，無需另購服務器。大數據系統可直接將大量數據歸類化處理，調取時無需人工查找。借助圖書管理平臺可開展文化學術項目，高校可開展文化講座，將館藏主題資源在平臺展示，學生與教師在平臺即可參與講座，拓展圖書館服務范圍。應用大數據分析還可針對部分讀者違規借閱現象進行監督，提醒其及時歸還書籍。

隨著信息技術的發展，大數據已在越來越的行業展開應用。高校圖書館中大量電子書目文獻、借閱系統等管理工作可借助大數據技術應用，充分發揮大數據技術便捷性、安全性、高效性的特點。借助大數據圖書管理，還要升級高校圖書館硬件設備，滿足大數據運行條件，適應大數據管理思路，培養應用大數據技術專業人才，為讀者提供更好的管理服務。

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李春溪，1971年2月，女，漢，河南省商丘市虞城縣，大學本科，講師，圖書資料方向。